骨骼清奇（骨骼清奇的特征）

清晰的骨骼(清晰骨骼的特征)

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对于数据科学家来说，能否理解数据是必要的筛选条件。任何先进的算法或复杂的机器学习模型都无法取代人类分析数据的优势。一个优秀的数据科学家必须具备数据素养。

企业每天都要通过分析来应对变化和由此产生的不确定性。这些日常的变化和不确定性使得企业行动更快，只有快速发展但不冒进的企业才能成为成功的企业。科学家负责研究场景，分析并找出根本原因，评估替代方案，并最终实施解决方案。企业越早收集到足够的数据进行调查，就能越快做出合理的决策，这也是一个好的数据科学家必须具备数据素养的原因。

数据素养在维基百科上被定义为“用数据阅读、工作、分析和说话的能力”。此外，数据素养还包括从事数据相关工作的能力。

1.能够清楚地表达意见

你能理解你所看到的吗？你知道怎么向别人表达吗？判断一个人是否具备数据素养的标准是他是否能清晰地表达自己的观点，不是给出过于复杂的解释，而是切中要害。

阿尔伯特·爱因斯坦曾经说过:“如果你不能简单地解释它，你就没有完全理解它。”“了解”不是指了解此刻的一切，而是指人们至少可以从信息中提炼出来。当人们没有完全理解时，他们往往会浪费大量的空间来解释。只有当他们完全理解时，他们才能简要描述他们的想法。

2.它不会轻易被信息淹没

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数据无处不在，人们很容易被它淹没。

以新冠肺炎疫情为例，从疾病的信息、疫情造成的经济损失到洗手的方法，各方面的信息无处不在。很多人被这些信息淹没，甚至难以分辨真假。被信息淹没的人，会忽略很多重要的事情，注意力不集中。因此，在处理数据时，人们需要记住关键问题和信息。

3.能够用数据说话

你在网上浏览评论，会发现很多都是空穴来风，或者纯粹的骗局。这和现实生活没有太大区别:很多人只会根据自己的感觉或者当下的想法去争论，但是有数据素养的人会根据数据而不是空穴来风去争论。

在业务领域，数据科学家是数据驱动业务的驱动者。在一个数据驱动的企业中，很多要素需要有说服力，数据科学家需要有数据素养来构建合理的论据。

用数据说话比你想象的要难。它需要理解数据并清晰地表达出来，这样信息才能得到有效的传达。用数据说话也需要很大的责任心。人们需要澄清他们拥有的数据符合正确的标准。当数据不足时，你最好保留你的意见。

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4.能够根据数据采取行动

数据素养的重要性在于，人们能够理解数据并基于数据采取行动。具有数据素养的人可以处理他们头脑中的数据，并根据这些数据采取行动，即使面对大量信息也是如此。

举个很常见的例子——网购电脑。因为有这么多的选择，我们的第一步是确定我们需要的电脑类型。如果是为了游戏，那么你需要浏览别人的评论，在你的预算内决定最适合游戏的电脑。这个过程就像定义问题(游戏)和范围(预算)→收集数据(评论)→采取行动。不要想当然的认为看买家秀再下单是基本。很多人甚至懒得去收集数据！

合理的行动需要专业知识和商业洞察力，如果能加上“结合数据”这一步，成功率会大大增加。

5.行动要快，但不要鲁莽

企业发展快，决策更快，犹豫什么时候行动会让事情变得不确定。在数据较少的时候采取早期行动是鲁莽的，但等到足够多的数据可能就为时已晚了。拥有数据素养意味着能够决定合适的行动时间，对变化做出快速反应是数据科学家的基本意识。

以约会为例。向刚认识的人求婚是鲁莽的，但等太久才采取行动很可能错过爱情。人们可以通过收集彼此足够的信息走得更远。“足够的信息”可以是任何东西:可能是对方的价值观，也可能只是身体特征。如果和企业比，收集关于企业的“足够多的信息”是采取行动前必须完成的一步。

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6.对数据感兴趣

有的人被数据压得喘不过气来，有的人却直接无视。他们不关心世界上发生了什么，也不想知道最新的信息。在隔离期间，笔者惊讶地发现，他的朋友们甚至不知道他们需要拭子PCR来确认他们是否感染了新冠肺炎病毒。

有数据素养的人会对数据感兴趣。这并不是说他们需要在任何地方挖掘数据，但至少他们希望保持最新。我认识的具有数据素养的人总是对数据可视化感兴趣。他们对数据感兴趣，不断追求如何以最完美的形式呈现。他们希望通过显示适当的数据来获取有价值的信息。

7.能够提出问题

在这个充满信息的世界里，人们每天都被新的数据轰炸，有些数据是正确的，但更多的是错误的或不相关的。有信息素养的人会不断质疑自己获得的信息，比如问自己这些信息是否正确、有用、必要。

有数据素养的人也是渴求信息的人，所以会不断提问，以获取新知识。如果是在商业环境下考虑，你可能已经分析完了，想出了答案，但是这个答案对吗？或者你已经建立了最精确的机器学习模型，但是这个模型真的能在现实世界中实现吗？数据科学家在工作中经常会遇到这种情况，这也是作为一个数据科学家应该问的问题。

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但是请注意，你还是需要找到一个妥协点，因为问题毕竟是层出不穷的。

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